Exercices : Algèbre linéaire - Les maths en ECS2 à La Bruyère

ECS2 – Lycée La Bruyère, Versailles
Année 2016/2017
Algèbre linéaire
8 Soient A, B, B0 et C quatre espaces vectoriels et f , f 0 , g, g 0 et h des applications linéaires
telles que ci-dessous :
Feuille d’exercices
f
1 Dans l’espace vectoriel C (R, R) des fonctions continues de R dans R, montrer que les
familles suivantes sont libres :
1. fa : x 7→ eax , a ∈ R ;
2. ga : x 7→ |x − a| , a ∈ R ; 3. hn : x 7→ sin nx, n ∈ N∗
A
par un paramétrage :
F = {(2a − 3b + c, a + 2b − c, −b + c, a)}(a,b,c)∈R3 ;
•
par la donnée d’une base (ou d’une famille génératrice) :
G = Vect (1, 2, −1, 0), (0, 1, 3, −1) .
Écrire chacun de ces sous-espaces vectoriels de R4 sous les trois formes possibles.
3 Montrer que l’ensemble E des polynômes P = a0 + a1 X + a2 X2 + a3 X3 + a4 X4 ∈ R[X] de
degré inférieur ou égal à 4 vérifiant les équations

a0 − 2a1 + 3a3 − a4 = 0
2a − 4a2 + a3 = 0
 0
a0 + 2a1 − 4a2 − 2a3 + a4 = 0
est un sous-espace vectoriel de R4 [X] et en déterminer une base.
4 Montrer que toute famille de polynômes non nuls et de degrés deux-à-deux distincts est
F libre.
5 Montrer que toute matrice A ∈ Mn (K) admet un polynôme annulateur non nul.
6 Soit E = C (R, R) le R-espace vectoriel des fonctions continues de R dans R. On définit
l’application ϕ : E −→ E en posant, pour tout f ∈ E,
ˆ x
ϕ(f ) : R −→ R, x 7−→
tf (t) dt.
0
Montrer que ϕ est un endomorphisme de E. Est-il injectif ? surjectif ?
7 Pour n ∈ N et a ∈ K, démontrer la formule de Taylor pour les polynômes :
∀P ∈ Kn [X],
P(X + a) =
n
P
k=0
P
(k)
(a) k
X
k!
C
g0
B0
On suppose en outre que :
0
0
â h ◦ f = f et g ◦ h = g ;
0
0
â f et f sont injectives, g et g sont surjectives ;
0
0
â Im f = Ker g et Im f = Ker g .
Le but de l’exercice est de montrer qu’alors h est un isomorphisme.
1. Montrer que pour tout a ∈ A, g ◦ f (a) = 0 et g 0 ◦ f 0 (a) = 0.
2. Étude de l’injectivité de h.
a. Soit b ∈ B tel que h(b) = 0. Montrer que g(b) = 0.
b. Justifier qu’il existe a ∈ A tel que f (a) = b.
c. En calculant f 0 (a), montrer que b = 0 et conclure.
3. Étude de la surjectivité de h.
a. Soit b 0 ∈ B0 . Montrer qu’il existe b ∈ B tel que g(b) = g 0 (b 0 ).
b. Justifier que h(b) − b 0 ∈ Im f 0 puis h(b) − b 0 ∈ Im h.
c. Conclure.
E = {(x, y, z, t) ∈ R4 : x − y + z = 0, y − 2t = 0} ;
•
g
h
f0
2 Les sous-espaces vectoriels de Kn peuvent être définis de trois façons suivantes :
• par des équations cartésiennes :
B
9 Soit (a, b) ∈ K × (K \ {0}). On considère l’ensemble E des suites (un )n∈N d’éléments de
K vérifiant la relation de récurrence
F
∀n ∈ N,
un+2 = aun+1 + bun .
1. Montrer que E est un sous-espace vectoriel de KN .
2. a. Montrer que l’application
ϕ : E −→ K2 , (un )n∈N 7−→ (u0 , u1 )
est un isomorphisme de E sur K2 .
b. En déduire que E est de dimension 2.
3. En déduire une démonstration du résultat du cours donnant une description des éléments de E.
10 Pour n ∈ N∗ donné, montrer que l’ensemble
ˆ 1
n
o
H = P ∈ Rn [X] :
P(t) dt = 0
0
est un sous-espace vectoriel de Rn [X] ; en déterminer la dimension puis en donner une
base.
lorsque P est un monôme puis dans le cas général.
: application
♣ : difficile
F : classique
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Exercices
11 Soient n > 1 et a0 , a1 , . . . , an des scalaires deux-à-deux distincts. Justifier que pour tous
F scalaires λ , λ , . . . , λ , il existe un unique polynôme P ∈ K [X] tel que P(a ) = λ pour
0
1
n
n
i
i
tout i ∈ J0, nK.
Indication. On pourra introduire l’application
ϕ : P ∈ Kn [X] 7−→ P(a0 ), P(a1 ), . . . , P(an ) .
12 Soient n ∈ N∗ et A ∈ Mn (R) une matrice non nulle.
On considère l’application f : Mn (R) −→ Mn (R) définie par :
∀M ∈ Mn (R),
f (M) = M + (tr M)A.
1. Montrer que si tr A 6= −1, alors f est bijective.
2. On suppose dans cette question que tr A = −1.
a. Déterminer le noyau de f .
b. Montrer que :
Im f = {M ∈ Mn (R) : tr M = 0}.
3. Soit B ∈ Mn (R). Résoudre l’équation
X + (tr X)A = B
d’inconnue X ∈ Mn (R).
13 Soit f un endomorphisme donné d’un espace vectoriel E de dimension n.
Déterminer la dimension de
F = {g ∈ L(E) : g ◦ f = f ◦ g = 0}.
14 Soient E un espace vectoriel de dimension finie et u, v deux endomorphismes de E. On
suppose que
E = Im u + Im v = Ker u + Ker v.
Montrer que ces deux sommes sont directes.
15 Donner une base du noyau et de l’image de l’application linéaire canoniquement associée
à la matrice suivante :


1 1 −1 −1 1
2 1 0 −4 4 

A=
1 2 −3 1 −1 .
0
1
0
1
Algèbre linéaire – 2
1. Calculer f 2 (P0 ) − 6f (P0 ) où P0 = 2X2 + X − 1.
2. Déterminer une base de Ker(f − 2 id) et Ker(f − 4 id).
3. Montrer que f 2 (P) = 6f (P) − 8P pour tout P ∈ R2 [X].
17 On considère l’application f qui, à P ∈ R3 [X], associe
1
1
f (P) = − P(3) (0) · (X3 − X2 − 2X) − P00 (0) · (X2 − 3X) + 2P0 (0) · X + 2P(0).
6
2
1. Justifier que f est un endomorphisme de R3 [X].
2. Déterminer la matrice A représentant f en base canonique.
3. Montrer que e = 1, X, X(X − 1), X(X − 1)(X − 2) est une base de R3 [X]. Déterminer
la matrice de passage P de la base canonique à la base e.
4. Exprimer la matrice B de f en base e.
5. Pour n ∈ N, calculer Bn et en déduire An .
18 Soient n ∈ N∗ et a ∈ R∗ .
1. Vérifier que f : P(X) 7−→ P(X + a) définit un endomorphisme de Rn [X].
2. Déterminer la matrice A de f en base canonique.
3. Justifier que A est inversible et calculer A−1 .
4. Montrer que pour tout p, q ∈ J0, nK tels que p < q, on a :
q
P
q
q−k k
(−1)
= 0.
p k
k=p
19 On considère deux espaces vectoriels E et F de dimensions respectives 3 et 2, rapportés
respectivement à des bases e = (e1 , e2 , e3 ) et ε = (ε1 , ε2 ).
Soit f : E −→ F l’application linéaire représentée dans les bases e et ε par la matrice
2 −1 1
A=
.
3 2 −3
1. On pose e10 = e2 +e3 , e20 = e3 +e1 et e30 = e1 +e2 . Déterminer la matrice B représentative
de f dans les bases e 0 et ε.
2. On pose ε10 = 2ε1 + ε2 et ε20 = 5ε1 + 3ε2 . Déterminer la matrice C représentative de f
dans les bases e 0 et ε0 .
1
16 Soit f l’endomorphisme de R2 [X] canoniquement associé à la matrice


3 −3 2
A = −1 5 −2 .
−1 3
0
20 Montrer que les matrices


1
1 −1
A = −3 −3 3 
−2 −2 2
sont semblables.
et

0
B = 0
0
1
0
0

0
0
0
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Exercices
21 Vérifier que les matrices
A=
0
8
1
1
B=
et
16
232
−1
−15
sont semblables et trouver toutes les matrices P inversibles telles que P−1 AP = B.
22 Soit f un endomorphisme de R3 tel que f 2 6= 0 et f 3 = 0.
Déterminer rg f et rg f 2 ainsi que la dimension de Ker f et Ker f 2 puis montrer qu’il existe
une base de R3 dans laquelle f est représentée par la matrice


0 1 0
0 0 1 .
0 0 0
23 Soient E = R2 [X] et u, v les endomorphismes de E définis par
u : P(X) 7−→ P(X + 1)
v : P(X) 7−→ P(X − 1).
et
Discuter, en fonction du réel k, le rang de l’endomorphisme u + kv de E.
25 Soit E un espace vectoriel de dimension finie.
1. Soit f un endomorphisme de E. Justifier que toutes les matrices représentatives de f
ont même trace ; cette valeur commune est appelée trace de l’endomorphisme f et
notée tr f .
2. Soit p un projecteur de E. Montrer que tr p = rg p.
26 Dans Rn , montrer que
G = {(xi )ni=1 ∈ Rn : x1 = x2 = · · · = xn }
et
3. Soient ψ = ϕ − 2 idR[X] et H l’ensemble des polynômes s’annulant en 0. On note
Hn = H ∩ Rn [X] pour tout n ∈ N.
a. Justifier que H est un sous-espace vectoriel de R[X], ainsi que Hn pour tout n ∈ N.
b. Pour P ∈ R[X], exprimer le degré de ψ(P) en fonction de celui de P.
c. En déduire que Ker ψ = R0 [X].
d. Montrer que Ker ψ et H sont supplémentaires dans R[X]. En déduire que ψ induit
un isomorphisme de H sur Im ψ.
e. Montrer que ψ est surjective.
4. En déduire l’existence d’une suite (Un )n∈N de polynômes telle que U0 = 1 et, pour
tout n ∈ N∗ ,
Un (0) = 0 et Un (X + 1) = Un (X) + Un−1 (X).
Préciser le degré de Un et son coefficient dominant.
5. Montrer que pour tout n ∈ N, la famille (U0 , U1 , . . . , Un ) est une base de Rn [X].
6. Justifier l’existence et l’unicité d’une suite (Pn )n∈N de polynômes telle que ϕ(Pn ) =
2Xn pour tout n ∈ N.
7. a. Démontrer que :
Pn (1 − x) = (−1)n Pn (x).
b. En déduire les valeurs de P2n (0), P2n (1) et P2n+1 21 pour tout n ∈ N.
c. Démontrer que Pn0 = nPn−1 pour tout n ∈ N∗ . Calculer P3 , P4 et P5 .
d. Dresser le tableau de variations des restrictions des fonctions polynomiales Pn à
l’intervalle [0, 1] (on pourra utilier une récurence sur n).
∀n ∈ N,
24 Peut-on trouver deux matrices A, B ∈ Mn (K) telles que AB − BA = In ?
Algèbre linéaire – 3
n
o
n
P
H = (xi )ni=1 ∈ Rn :
xi = 0
i=1
sont des sous-espaces vectoriels supplémentaires.
27 Théorème noyau-image
F Soient f : E −→ F une application linéaire et H un supplémentaire de Ker f dans E.
Montrer que f induit un isomorphisme de H sur Im f .
28 Soit ϕ l’application qui à tout polynôme P ∈ R[X] associe le polynôme Q = ϕ(P) défini
F♣ par Q(X) = P(X + 1) + P(X).
1. Vérifier que ϕ est un endomorpisme de R[X].
2. a. Montrer que Ker ϕ = {0}. Qu’en déduit-on pour ϕ ?
b. Pour n ∈ N, justifier que ϕ induit sur Rn [X] un endomorphisme ϕn surjectif.
c. En déduire que ϕ est un automorphisme de R[X].
∀x ∈ R,
29 On se place dans R3 . Calculer la matrice représentant dans la base canonique la composée
de l’homothétie de rapport 5 et de la projection sur le plan d’équation x + y + 2z = 0
parallèlement à la droite dirigée par le vecteur (1, 2, 1).
30 Soient E un K-espace vectoriel et p un projecteur de E. On définit l’application π de L(E)
dans lui-même en posant, pour tout u ∈ L(E), π(u) = p ◦ u. Montrer que π est un
projecteur de L(E).
31 Soient E un K-espace vectoriel et p, q deux projecteurs de E.
1. Montrer que p ◦ q = q si, et seulement si, Im q ⊂ Im p.
2. Montrer que p ◦ q = p si, et seulement si, Ker q ⊂ Ker p.
32 Soient E un K-espace vectoriel, p un projecteur de E et u un endomorphisme de E.
Montrer que u commute avec p si, et seulement si, les sous-espaces Ker p et Im p sont
stables par u.
33 Soient E un espace vectoriel de dimension finie et u un endomorphisme de E.
F
1. Montrer qu’on a équivalence entre les assertions suivantes :
(i) Ker u = Ker u2 ;
(ii) Im u = Im u2 ;
(iii) E = Ker u ⊕ Im u.
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Exercices
2. Donner des exemples d’endomorphismes vérifiant ces conditions.
3. Le résultat subsiste-t-il en dimension infinie ?
34 Soit n ∈ N∗ . Une matrice A ∈ Mn (K) est dite magique s’il existe un scalaire τA tel que les
sommes des coefficients se trouvant sur chaque ligne, sur chaque colonne et sur chaque
diagonale de A soient toutes égales à τA .
1. a. Vérifier que l’ensemble M des matrices magiques de Mn (K) est un espace vectoriel
pour les lois matricielles usuelles.
b. Justifier que τ : A 7−→ τA est une application linéaire sur M.
2. Montrer que les ensembles E des matrices A magiques symétriques telles que τA = 0,
F des matrices magiques antisymétriques et G des matrices dont tous les coefficients
sont égaux sont des sous-espaces vectoriels supplémentaires de M.
Algèbre linéaire – 4
nilpotence p de f le plus petit entier k > 1 tel que f k = 0 ; on a donc f p−1 6= 0 et f p = 0.
p−1
1. Soit x0 ∈
(x0 ) 6= 0. Montrer que la famille x0 , f (x0 ), f 2 (x0 ), . . . ,
E tel que f
p−1
f
(x0 ) est libre. Qu’en déduit-on sur f n ?
On suppose, dans le reste de l’exercice, que l’indice de nilpotence de f est égal à n.
2. Montrer que, pour tout j ∈ J1, nK, dim(Ker f j ) = j.
3. En déduire que si F est un sous-espace vectoriel de dimension d de E, stable par f , alors
F = Ker f d .
39 Soient E un K-espace vectoriel de dimension finie n et f un endomorphisme de E. On
♣ pose :
S
T
F=
Ker f k
et
G=
Im f k .
k∈N
k∈N
k
35 Soient E un C-espace vectoriel et f un endomorphisme de E tel que f 3 = idE .
Montrer que :
E = Ker(f − idE ) ⊕ Ker(f − j idE ) ⊕ Ker(f − j 2 idE ).
36 Soit E un K-espace vectoriel de dimension finie rapporté à une base (e1 , . . . , en ). Pour tout
i ∈ J1, nK, on considère le sous-espace vectoriel Fi de E engendré par la famille (ej )j6=i ainsi
que le sous-espace vectoriel Gi = {f ∈ L(E) : Ker f ⊃ Fi } de L(E). Montrer que :
n
L
L(E) =
Gi .
i=1
37 Soit E un K-espace vectoriel. On s’intéresse aux endomorphismes f de E qui commutent
F avec tous les autres :
∀g ∈ L(E),
f ◦g = g◦f.
(∗)
1. Proposer des solutions évidentes.
2. On suppose dans cette question l’espace E de dimension finie n. En raisonnant matriciellement, déterminer tous les endomorphismes f de E réalisant (∗).
Indication. On utilisera la base canonique de Mn (K).
3. a. Démontrer le lemme suivant, intéressant en lui-même et souvent utile : un endomorphisme
f de E est une homothétie si, et seulement si, pour tout x ∈ E, la famille
x, f (x) est liée.
b. En raisonnant géométriquement, et à l’aide du lemme précédent, déterminer tous
les endomorphismes f de E satisfaisant (∗).
Indication. On écrira qu’un tel endomorphisme f commute en particulier avec les
symétries.
38 Soit E un K-espace vectoriel de dimension finie n > 1 et f un endomorphisme de E. On
suppose f nilpotent, i.e. l’existence d’un entier k > 1 tel que f k = 0. On appelle indice de
F♣
k
1. a. Justifier que les suites (Ker f )k∈N et (Im f )k∈N sont respectivement croissante et
décroissante pour l’inclusion.
b. En déduire qu’il existe p ∈ N tel que F = Ker f p et G = Im f p .
2. Montrer que :
(i) F et G sont des sous-espaces vectoriels de E stables par f ;
(ii) l’endomorphisme f induit sur F un endomorphisme fF nilpotent et sur G un endomorphisme fG bijectif ;
(iii) les sous-espaces F et G sont supplémentaires dans E.
3. Établir l’unicité du couple (F, G) satisfaisant les trois conditions précédentes. On dit
que le couple (F, G) réalise la décomposition de Fitting de E pour l’endomorphisme
f.
40 On considère l’endomorphisme d : P 7−→ P0 de K[X].
♣
1. Pour n ∈ N, déterminer les sous-espaces vectoriels de Kn [X] stables par d.
Indication. Si F 6= {0} est un sous-espace de Kn [X] stable par d, on pourra considérer
un polynôme de degré maximal dans F.
2. En déduire les sous-espaces vectoriels de dimension finie de K[X] qui sont stables par
d.
3. En déduire les sous-espaces vectoriels de dimension infinie de K[X] qui sont stables
par d.